机构名称：
¥ 1.0
3 印度 Telangana 的 Mahatma Gandhi 理工学院 IT 系助理教授。 ---------------------------------------------------------------------***---------------------------------------------------------------------------------- 摘要 - 阿尔茨海默病 (AD) 是一种无法治愈的脑部疾病，它会损害思维和记忆力，同时大脑整体尺寸会缩小，最终导致死亡。阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病，会导致严重的记忆丧失和无法应对日常生活任务。早期诊断 AD 对于更普遍的治疗进展至关重要。检测阿尔茨海默病是一项困难且耗时的任务，但需要脑部成像报告和人类专业知识。毋庸置疑，这种检测阿尔茨海默病的传统方法成本高昂且容易出错。在本项目中，我们讨论了一种替代方法，它速度快、成本低、更可靠。人工智能系统可以帮助提供更好的医疗保健和医疗解决方案。由于疲劳、认知偏差、系统故障和干扰，人类诊断的性能会下降。然而，基于人工智能的诊断系统不容易出错，并能在检测和决策方面为临床医生提供安全的支持。这项工作提出了一种诊断阿尔茨海默病 (AD) 及其可能的早期阶段，即轻度认知障碍的智能可靠方法。所提出的框架基于深度学习，可通过结构性 MRI 扫描准确检测阿尔茨海默病及其初始阶段。识别将发展为阿尔茨海默病的轻度认知障碍 (MCI) 患者不仅在临床实践中至关重要，而且还具有丰富临床试验的巨大潜力。该项目建议将 MRI 数据与神经心理学测试简易精神状态检查 (MMSE) 相结合，作为多维空间的输入，用于对阿尔茨海默病 (AD) 及其前驱阶段进行分类。
使用机器学习的阿尔茨海默病检测模型
主要关键词
相关文件推荐
